【摘 要】
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回归分析是数据处理中一种常见的应用，其目的是建立变量之间线性的或者非线性的统计关系(以线性关系最为常用)，并依此进行变量的控制与预测。由于变量来源于实际观测，不可避免地会被误差污染，正确有效地处理变量的观测误差是回归分析质量和回归模型有效应用的保障。传统的最小二乘回归分析只考虑了因变量观测误差，而忽略了自变量的观测误差。针对最小二乘回归方法的不足，有研究提出了同时考虑自变量和因变量观测误差的回归分
【机 构】
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同济大学测绘与地理信息学院,上海200092 同济大学测绘与地理信息学院,上海200092;地理信
【出 处】
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2015全国博士生学术论坛(测绘科学与技术)
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回归分析是数据处理中一种常见的应用，其目的是建立变量之间线性的或者非线性的统计关系(以线性关系最为常用)，并依此进行变量的控制与预测。由于变量来源于实际观测，不可避免地会被误差污染，正确有效地处理变量的观测误差是回归分析质量和回归模型有效应用的保障。传统的最小二乘回归分析只考虑了因变量观测误差，而忽略了自变量的观测误差。针对最小二乘回归方法的不足，有研究提出了同时考虑自变量和因变量观测误差的回归分析(即整体最小二乘方法)，虽然该方法获得的回归模型比最小二乘方法合理，但是当自变量和因变量观测误差存在相关性时，该方法的适用性降低。
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